1、ThreadLocal简介ThreadLocal是一个以ThreadLocal对象为键、任意对象为值的存储结构,提供了线程本地变量,也就是如果创建了一个ThreadLocal变量,那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的一个本地副本。当多个线程操作这个变量时,实际操作的是自己本地内存里面的变量,从而避免了线程安全问题。创建一个ThreadLocal变量后,每个线程都会复制一个变量到自己的本地
# Java 多线程加载数据 在现代软件开发中,数据加载是一个不可或缺的功能,而在处理大量数据时,性能显得尤为重要。Java多线程机制可以帮助我们在多核 CPU 环境中有效地利用资源,提高数据加载的效率。 ## 什么是多线程多线程是一种并发执行的编程模式,允许一个程序同时运行多个线程。每个线程都是一个独立的执行单元,它们共享同一进程的资源,但又有各自的执行堆栈和程序计数器。这使得多线
原创 2024-09-05 03:33:04
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# PyTorch 多线程数据加载指南 在深度学习的实践中,数据加载的效率对模型训练的速度和效果至关重要。PyTorch 提供了一种非常方便的方式来实现多线程数据加载。本文将详细讲解“PyTorch 多线程数据加载”的流程及实现方法,使得新手开发者能够轻松上手。 ## 流程概述 在开始之前,我们先来看一下实现“PyTorch 多线程数据加载”的基本流程。以下是一个简单的流程图和步骤表格来帮助
原创 10月前
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PyTorch入门总结21 自定义数据集1.1 从csv文件读取数据集名和标记1.2 显示样本图像和标记1.3 自定义数据集1.4 自定义变换1.5 数据集迭代器2 利用torchvision包构建数据集 1 自定义数据集本文利用的数据集是面部姿势数据集,内容为一个名为face_landmarks.csv和69张后缀为.jpg的面部图片。 其中,face_landmarkers.csv文件的内容
一、多卡训练原理1.为什么要多卡训练:        简单来说,有两种原因:第一种是模型在一块GPU上放不下,两块或多块GPU上就能运行完整的模型(如早期的AlexNet)。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“,多GPU并行训练是不可或缺的技能。     
pytorch加速方案 pytorch没有像mxnet的RecordIO文件,每次读大量小图很是吃力,硬盘不给力的话耗时基本堵在加载数据上了,试过lmdb,快则快矣,然不支持训练过程中随机shuffle,终放弃。-----2020.05.01更新------nvidia-dali最好用没有之一,版本更新很快,越新的支持的扰动越多,再也不用手写多线程加载
转载 2023-07-14 14:15:02
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这一篇博客是关于如何在pytoch里加载训练数据到网络中的,同志们来一起学习吧~ 文章目录数据加载和预处理数据加载预处理torchvision.modelstorchvision.transforms 数据加载和预处理数据加载PyTorch通过torch.utils.data对一般常用的数据加载进行了封装,可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。 并且torchvision已经预先实现了常用图
1、Tensorflow数据输入简介为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,Tensorflow提供了多线程处理输入数据的框架。流程如下:(1)指定原始数据的文件列表(2)创建文件列表队列(3)从文件中读取数据(4)数据预处理(5)整理成batch作为神经网络输入tensorflow中的队列不仅是一种数据结构,还提供了多线程的机制。队列也是多线程输入数据处理框架的基础。2、队列与多线程&
1.unity是单线程的,并不支持标准的多线程。c#是支持多线程。所以代码中用多线程也就是new thread实际上是用的c#代码。所以线程的非主线程是不能调用关于unity的任何类的。包括www类也不行。所以unity中用多线程最好用于数据计算和资源加载(好像也很麻烦)。2.unity有协成,基本上能实现多线程的所有好处,除了一点,在多核CPU上没有多线程真正的实现并行。3.什么是多线程。操作系
转载 2024-04-26 15:02:12
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在这篇博文中,我们将探讨如何有效地解决“Python多线程加载”相关问题。多线程在Python中是一个有趣又复杂的主题,特别是在处理I/O密集型任务时。我们将通过不同的板块来详细阐述相关特性、迁移指南以及实际案例等,希望能够帮你更好地理解和运用这个技术。 ### 版本对比 首先,我们来看一下Python多线程的版本对比,尤其是Python 2.x与3.x版本在多线程方面的特性差异。 时间轴(
原创 7月前
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Java 中最烦人的,就是多线程,一不小心,代码写的比单线程还慢,这就让人非常尴尬。通常情况下,我们会使用 ThreadLocal 实现线程封闭,比如避免 SimpleDateFormat 在并发环境下所引起的一些不一致情况。其实还有一种解决方式。通过对parse方法进行加锁,也能保证日期处理类的正确运行,代码如图。1. 锁很坏但是,锁这个东西,很坏。就像你的贞操锁,一开一闭热情早已烟消云散。所以
文章目录1.前言2.详细过程3.实验4.总结 1.前言数据增强一直都是 CV、NLP 领域广泛应用的技术,尤其是在数据资源极少的情况下。简单来说,就是扩充训练集的规模来缓解过拟合的问题,提高深度神经网络的鲁棒性。在 NLP 领域,数据增强的方法通常有: 1)对文本进行增删改;2)回译(翻译到一种语言再翻译回来);3)通过 dropout;4)mixup 技术等。本文主要介绍一篇 ACL 2022
本文不涉及具体的代码,仅仅是从理论上阐明加快爬虫爬取速度的各种方案,但接下来会专门写几篇文章,从技术实现上讲解加速的方案。1. 小数据量爬取数据如果你想要爬取的数据量并不大,充其量几百个页面,那么你丝毫没有必要考虑如何加快爬取速度,只需要启动爬虫脚本,然后耐心的等待即可。之所以劝你不要考虑使用任何手段加快爬取速度,是因为采取这些手段本身就是一件耗时的事情,加大了你的编程难度,延长了你
1.问题描述 2.解决方案 (1)Dataloader里面不用cv2.imread进行读取图片,用cv2.imread还会带来一系列的不方便,比如不能结合torchvision进行数据增强,所以最好用PIL 里面的Image.open来读图片。(并不适用本例) (2)将DataLoader 里面的参变量num_workers设置为0,但会导致数据的读取很慢,拖慢整个模型的训练。(并不适用本例) (
转载 2023-10-11 21:14:17
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前言今天是五一假期第一天,按理应该是快乐玩耍的日子,但是作为一个北漂到京师的开发人员,实在难想出去那玩耍。好玩的地方比较远,近处又感觉没意思。于是乎,闲着写篇文章,总结下昨天写的程序吧。昨天下午朋友跟我聊起,他说有个需求,需要把上G的txt文件读取写入到数据库。用普通的io结果自然是OOM了,所以果断用NIO技术。为了提高速度,自然还得用上多线程技术。接下来就介绍一下实现思路以及相关的知识点。内容
     不带参数的wait()方法将一直保持等待,知道其他线程调用notify()方法将其唤醒。public class SynchronizedBuffer{ private int buffer = -1;//定义缓冲区 private boolean occupied = false;//信号量,用于两线程同步 public synchro
转载 2023-08-19 14:13:58
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?工作场景中遇到这样一个需求:根据主机的 IP 地址联动更新其他模型的相关信息。需求很简单,只涉及一般的数据库联动查询以及更新操作,然而在编码实现过程中发现,由于主机的数量很多,导致循环遍历查询、更新时花费很长的时间,调用一次接口大概需要 30-40 min 时间才能完成操作。?因此,为了有效缩短接口方法的执行时间,便考虑使用多线程并发编程方法,利用多核处理器并行执行的能力,通过异步处理数据的方式
在Python学习或项目开发过程中,许多小伙伴反应说Python 多线程是鸡肋,效率不升反降。难道多线程不好吗?在我们的常识中,多线程通过并发模式充分利用硬件资源,大大提升了程序的运行效率,怎么在 Python 中反而成了鸡肋呢?Python中的多线程是不是鸡肋,我们先做个实验,实验非常简单,就是将数字 “1亿” 递减,减到 0 程序就终止,这个任务如果我们使用单线程来执行,完成时间会是多少?使用
多进程与多线程的概念初步创建多线程,理清多线程的概念。知识点多线程的概念创建多线程 —— 继承 Thread创建多线程 —— 实现 Runnable创建多线程 —— 实现 Callable多进程和多线程的概念进程是程序在计算机上的一次执行活动。当你运行一个程序,你就启动了一个进程。凡是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程,而所有由你启动的进程都是用户进程。多进程进程是程序在计算机上的一次执
转载 2023-08-24 20:31:41
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第一种方式:继承Thread步骤:1.创建线程类,继承自Thread + 重写run,run中写线程体,线程体就是mian()函数里面的写法2.使用线程:2.1 创建线程对象2.2 线程对象.start()步骤展示:1.public class Rabbit extends Thread {//线程类,继承自Thread @Override public void run() {/
转载 2023-10-03 21:40:07
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